ВКР: АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО СБОРА ИЗОБРАЖЕНИЯ ТИПА «ПАЗЗЛ» ИЗ ФРАГМЕНТОВ

Содержание

Введение.................................................................................................... 3

Постановка задачи...................................................................................... 5

Глава 1. Теоретическая часть...................................................................... 6

1.1 Пространственная фильтрация............................................................ 8

1.1.1 Фильтр Гаусса.............................................................................. 9

1.1.2 Медианный фильтр..................................................................... 11

1.1.3 Билатеральный фильтр................................................................ 11

1.2 Детекторы границ............................................................................. 13

1.2.1 Оператор Робертса...................................................................... 14

1.2.2 Оператор Превитта..................................................................... 14

1.2.3 Оператор Собеля........................................................................ 14

1.2.4 Оператор Шарра......................................................................... 15

1.2.5 Детектор границ Канни............................................................... 15

1.3 Морфологические преобразования.................................................... 18

1.4 Детектор углов................................................................................. 22

Глава 2. Практическая часть...................................................................... 25

2.1 Описание алгоритма......................................................................... 25

2.1.1 Этап парсинга изображений........................................................ 25

2.1.2 Алгоритм этапа обнаружения границ........................................... 34

2.1.3 Этап постобработки.................................................................... 35

2.1.4 Алгоритм этапа постобработки................................................... 39

2.1.5 Этап сборки................................................................................ 40

2.1.6 Алгоритм этапа сборки............................................................... 44

2.2 Реализация алгоритма....................................................................... 49

2.2.1 Используемые технологии.......................................................... 49

2.2.2 Реализация................................................................................. 50

2.2.3 Тестирование приложения.......................................................... 53

Выводы.................................................................................................... 55

Заключение.............................................................................................. 56

Список литературы................................................................................... 57




2

Введение


Компьютерное зрение и, в частности, задачи обработки изображений и распознавания образов в настоящее время получают широкое распространение в различных сферах деятельности. Методы из этой области знаний находят применение в решении самых разнообразных задач. Повсеместно используются системы видеонаблюдения, способные отслеживать движущиеся объекты; автоматические системы обработки видеопотока осуществляют контроль качества на производствах; необходимость в методах обработки изображений возникает и в криминалистике, и в информационном поиске, и при разработке автономных автомобилей.

Несмотря на широкое распространение компьютерного зрения, существует довольно много нерешенных или имеющих потенциал для лучшего решения задач в этой области. Ярким примером стал DARPA Shredder Challenge, в котором всем желающим было предложено написать программу, позволяющую максимально восстановить документы из фрагментов, извлеченных из уничтожителей бумаг разного уровня безопасности. Соревнование, получив широкую огласку, привлекло большое число исследователей и энтузиастов. В результате, конкурсантам удалось решить задачу с достаточно высокой точностью, позволяющей извлечь достаточно большое количество информации из документов.

• настоящее время задачи восстановления изображения из фрагментов не получают достаточно широкого распространения. Большинство работ решают довольно узкую задачу восстановления цифрового изображения,

разделенного на одинаковые прямоугольные(а чаще всего даже квадратные) фрагменты^[1],[4],[5]. Но при такой постановке задачи авторы этих работ не сталкиваются с многими аспектами, как например: извлечение необходимых фрагментов из изображения, содержащего эти фрагменты; решение проблем с помехами и зашумленностью изображения; различие в